GDG
GDG人工智能系列分享嘉年华第一期
2020/08/01 14:00 - 17:30

活动议程

14:00-14:05 开场介绍及抽奖扫码
14:05-14:50 《飞桨分布式训练技术的产业实践》 董大祥,百度主任研发架构师,飞桨分布式训练技术负责人,LFAI TAC成员
14:50-15:35 《OpenVINO 人工智能应用开发实践》 罗毅,英特尔资深软件工程师
15:35-16:20 《监督学习 —— 从好的Label开始》 杨浩特,计算机视觉算法专家,Graviti算法负责人
16:20-17:05 《提升英特尔®至强®可扩展平台上的TensorFlow深度学习推理性能》 张建宇, 英特尔资深软件工程师
17:05-17:15 公布中奖名单,使用微信抽奖助手

主题一:飞桨分布式训练技术的产业实践

飞桨是百度开源的一款深度学习框架,是国内首个开源深度学习框架,致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。本次演讲会首先介绍飞桨的发展历史和开源架构全貌,接下来会重点介绍飞桨的分布式训练技术在推荐、自然语言处理、视觉等方面的产业实践,最后会介绍LFAI的孵化项目EDL的开源进展以及在百度内部业务的应用。

董大祥,百度主任研发架构师,飞桨分布式训练技术负责人,LFAI TAC成员。2011年加入百度自然语言处理部,先后从事机器学习平台、语义计算技术与平台的研发。2018年进入飞桨团队,负责研发飞桨大规模分布式训练技术的研发及在百度信息流、搜索、大商业等业务的应用,并开源诸多具有工业级特色的开源库包括PaddleServing、PaddleRec、ElasticCTR、PaddleFL等。

议题二:OpenVINO 人工智能应用开发实践

本次分享基于Intel Distribution of OpenVINO toolkit,进行人工智能应用开发的实践,通过演示和介绍该人工智能应用程序开发套件,让用户快速掌握如何把现有的深度神经网络部署在Intel各个硬件平台上,并获得推理性能的提升。主要内容包括:OpenVINO介绍,模型优化器(MO)的使用基于推理引擎(IE)的AI应用程序开发以及神经网络量化与推理性能提升。

罗毅,英特尔资深软件工程师,主要负责英特尔OpenVINO产品的解决方案开发与客户产品性能优化,以及英特尔计算机视觉产品相关技术推广。

主题三:监督学习 —— 从好的Label开始

不同质量的标注对模型训练究竟有多大影响?我们设计对比试验探究了这个问题。实验使用数据集搭配不同质量的标注集分别训练模型,并用多个高质量标注数据集进行了测试,我将在直播中为大家详细介绍实验结果。

杨浩特,计算机视觉算法专家,现Graviti 算法负责人。毕业于上海交通大学计算机系CMACH实验室,专注于人工智能领域深度学习算法,研究方向生成对抗网络。

议题四:提升英特尔®至强®可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能

该课程介绍Intel®优化Tensorflow的原理,AI推理优化方法实践,性能提升案例和获取和安装Intel®优化Tensorflow。

本课程为系列课程,接下来几周会介绍如下主题内容:

  • 基于英特尔®至强®可扩展平台的迁移学习
    介绍英特尔至强平台上使用迁移学习的方法训练AI模型的原理和方法。针对Intel® CPU的优化设置。最后通过动手练习,使用迁移学习的方法训练AI模型。

  • 在英特尔至强平台上加速ResNet50模型
    本课程是一节动手实战课,通过一系列优化手段,展示如何加速ResNet50模型的在英特尔至强平台上的推理速度。

  • 英特尔®Deep Learning Boost加速深度学习推理
    本课程介绍AI推理中量化加速的原理,英特尔提供的软硬件支持。最后通过动手练习,学习使用英特尔AI量化工具对Tensorflow模型进行量化,从而加速深度学习推理。

张建宇, 英特尔资深软件工程师,主要负责英特尔平台上各种AI框架的优化,推广和支持工作。

活动支持

英特尔AI实践日工作组

合作伙伴

TFUG、掘金、图灵教育

参会福利拿到手软系列

  • 100元JD电子购物卡若干
  • ¥70当当图书卡若干
  • ¥199力扣会员码若干
  • 人工智能系列图书若干本
  • 报名成功随机红包,限前100位报名
  • 邀请好友参会红包,微信转发本页面邀请好友报名(可拿多份)
  • 直播间活跃红包,在线时长 + 提问数量及质量为随机系数
    现金红包由示说网服务号自动推送
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